当有了滚动,扩展和ewm对象创建了以后,就有几种方法可以对数据执行聚合。 DataFrame应用聚合 让我们创建一个DataFrame并在其上应用聚合。 import pandas as pd import numpy …
分类:Pandas教程
Pandas窗口函数
为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和,均值,中位数,方差,协方差,相关性等。 下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法。 .rolling(…
Pandas统计函数
统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数,可以将这些函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列,DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个…
Pandas索引和选择数据
在本章中,我们将讨论如何切割和丢弃日期,并获取Pandas中大对象的子集。 Python和NumPy索引运算符"[]"和属性运算符"."。 可以在广泛的用例中快速轻松地访问Pandas数据结构。然而,由于要访问的数据类型…
Pandas选项和自定义
Pandas提供API来自定义其行为的某些方面,大多使用来显示。 API由五个相关函数组成。它们分别是 – get_option() set_option() reset_option() describe_…
Pandas字符串和文本数据
在本章中,我们将使用基本系列/索引来讨论字符串操作。在随后的章节中,将学习如何将这些字符串函数应用于数据帧(DataFrame)。 Pandas提供了一组字符串函数,可以方便地对字符串数据进行操作。 最重要的是,这些函数…
Pandas排序
Pandas有两种排序方式,它们分别是 – 按标签 按实际值 下面来看看一个输出的例子。 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df=pd.DataF…
Pandas迭代
Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值。其他数据结构,如:DataFrame和Panel,遵循类似惯例迭代对象的键。 简而言之,基本迭代(对于i在对象中)产生…
Pandas重建索引
重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。 可以通过索引来实现多个操作 – 重新排序现有数据以匹配一组新的标签。 在没有标签数据的标签位置插入缺失…
Pandas函数应用
要将自定义或其他库的函数应用于Pandas对象,有三个重要的方法,下面来讨论如何使用这些方法。使用适当的方法取决于函数是否期望在整个DataFrame,行或列或元素上进行操作。 表合理函数应用:pipe() 行或列函数应…
Pandas描述性统计
有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum(),mean()等聚合函数,但其中一些,如sumsum(),产生一个相同大小的对象。 一般来说,这些方法采用轴参数,就像nda…
Pandas基本功能
到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataFrame)对象,因为它在实时数据处理中非常重要,并且还讨论其他数据结构。 系列基本功能 编号 属性或方法 描述 1 axe…